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算法(Algorithm)是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述,是一系列解決問題的清晰指令,算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機(jī)制。也就是說,能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入,在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。
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深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的重要概念和公式
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類用層構(gòu)建的模型。常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-03-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法函數(shù) 1116 0
網(wǎng)絡(luò)在初始錨框的基礎(chǔ)上 基于訓(xùn)練數(shù)據(jù) 輸出預(yù)測(cè)框,因此初始錨框也是比較重要的一部分。見配置文件*.yaml, yolov5預(yù)設(shè)了COCO數(shù)據(jù)集640×6...
FlashText 算法是由 Vikash Singh 于2017年發(fā)表的大規(guī)模關(guān)鍵詞替換算法,這個(gè)算法的時(shí)間復(fù)雜度僅由文本長(zhǎng)度(N)決定,算法時(shí)間復(fù)雜...
多臺(tái)Linux主機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)同步,少不了這款工具!
模塊參數(shù)主要用于定義 rsync 服務(wù)器哪個(gè)目錄要被同步。模塊聲明的格式必須為 [module] 形式,這個(gè)名字就是在 rsync 客戶端看到的名字,類...
因而,計(jì)算攝影學(xué)涉及到多個(gè)學(xué)科的交叉,理解它的基礎(chǔ)原理往往需要具備廣泛的知識(shí)背景和專業(yè)技能。同時(shí),相關(guān)技術(shù)涉及到很多商業(yè)和專利利益,它往往作為商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的...
實(shí)時(shí)互動(dòng)下視頻QoE端到端輕量化網(wǎng)絡(luò)建模
視頻或者實(shí)時(shí)互動(dòng)場(chǎng)景下QoE體驗(yàn)的影響因素主要有媒體體驗(yàn)和互動(dòng)體驗(yàn)。媒體體驗(yàn)分為視頻體驗(yàn)和音頻體驗(yàn)。視頻體驗(yàn)包括畫質(zhì)、流暢度、播放設(shè)備等。音頻體驗(yàn)則包括...
2023-05-25 標(biāo)簽:算法建模網(wǎng)絡(luò)傳輸 1102 0
我們習(xí)慣從圖像中選取比較有代表性的點(diǎn),然后,在此基礎(chǔ)上,討論相機(jī)位姿估計(jì)問題,以及這些點(diǎn)的定位問題。 在經(jīng)典 SLAM 模型中,把它們稱為路標(biāo),而...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化器有哪些
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化器是深度學(xué)習(xí)中用于調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以最小化損失函數(shù)的重要工具。這些優(yōu)化器通過不同的策略來更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,以提高訓(xùn)練效率和模型性能。以下是對(duì)幾種常見...
2024-07-11 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法函數(shù) 1086 0
基于群體的元啟發(fā)式算法——象鼻蟲傷害優(yōu)化算法
研究提出了一種新的基于群體的元啟發(fā)式算法,該算法模擬了象鼻蟲的飛勢(shì)、吻勢(shì)和對(duì)作物或農(nóng)產(chǎn)品的傷害力。使用12個(gè)基準(zhǔn)單峰和多峰人工或優(yōu)化函數(shù)對(duì)該算法進(jìn)行了測(cè)試。
2022-10-19 標(biāo)簽:算法 1084 0
50個(gè)關(guān)鍵詞,帶你全面了解量子計(jì)算
量子測(cè)量是觀察量子態(tài)的行為,這種觀察將產(chǎn)生一些經(jīng)典信息,該測(cè)量過程將改變量子態(tài)。例如狀態(tài)處于疊加狀態(tài),則測(cè)量會(huì)將其“折疊”為經(jīng)典狀態(tài)(0或1),坍縮過程...
如何編寫一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
BP(反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它通過反向傳播算法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置,以最小化輸出誤差。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心在于其前向傳播過程,即信...
2024-07-11 標(biāo)簽:算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 1080 0
SuperPoint語義 SLAM深度學(xué)習(xí)用于特征提取
相機(jī)只有旋轉(zhuǎn)而無平移的時(shí)候,兩視圖的對(duì)極約束不成立,基礎(chǔ)矩陣F為零矩陣,這時(shí)候需要使用單應(yīng)矩陣H場(chǎng)景中的點(diǎn)都在同一個(gè)平面上,可以使用單應(yīng)矩陣計(jì)算像點(diǎn)的匹配點(diǎn)。
2023-12-10 標(biāo)簽:算法SLAM深度學(xué)習(xí) 1078 0
LeetCode 是一個(gè)編程挑戰(zhàn)和教程網(wǎng)站,旨在幫助人們提高編碼和算法技能。LeetCode 第一題是 Two Sum,它是一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的問題。
異步電機(jī)速度估計(jì)的方法主要分為兩大類:模型法和基于非理想特性的方法。本期文章介紹的是直接計(jì)算法(動(dòng)態(tài)速度估計(jì)器),這種方法屬于模型法中的開環(huán)速度估計(jì)。
采用MPF4279X系列產(chǎn)品精確估算充電狀態(tài)(下篇)
在設(shè)計(jì)電池管理系統(tǒng) (BMS)時(shí),精確估算電池充電狀態(tài) (SoC) 對(duì)設(shè)計(jì)人員來說是個(gè)挑戰(zhàn)。SoC是與電池容量相關(guān)的電池充電水平。
2023-08-02 標(biāo)簽:算法soc電池管理系統(tǒng) 1070 0
20個(gè)必知的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)(Python)
為了進(jìn)行部署,企業(yè)需要有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì),他們期望高薪。即使企業(yè)確實(shí)擁有優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì),通常也需要更多的經(jīng)驗(yàn)而不是AI知識(shí)來決定哪種模型最適合企...
2023-05-26 標(biāo)簽:算法自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí) 1065 0
PVT++:通用的端對(duì)端預(yù)測(cè)性目標(biāo)跟蹤框架
然而,這一假設(shè)在機(jī)器人部署中通常是難以滿足的,因?yàn)樗惴ū旧淼难舆t在機(jī)器人硬件上不可忽視,當(dāng)算法完成當(dāng)前幀時(shí),世界已經(jīng)發(fā)生了變化,導(dǎo)致跟蹤器輸出的結(jié)果與實(shí)...
2023-07-19 標(biāo)簽:算法框架目標(biāo)跟蹤 1059 0
自動(dòng)駕駛算法框架的系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)
圖7 TrackFormer 流程圖圖7TrackFormer得具體流程圖,該方法采用類似Motr和MUTR3D的查詢?cè)O(shè)計(jì)思路,在對(duì)象檢測(cè)中只使用傳統(tǒng)的...
2023-08-22 標(biāo)簽:算法框架自動(dòng)駕駛 1057 0
對(duì)于3D激光SLAM,LeGo-LOAM到底有多重要?
激光slam中,LOAM(Lidar Odometry and Mapping in Real-time)系列具有舉足輕重的地位。下面的表格是近年來LO...
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